提升大数据采集技术的效率与精度，是一个涉及多个环节和方面的复杂问题，以下是一些关键的策略和方法：

一、提升效率

1、明确目标和范围：在开始数据采集之前，要明确采集的目标和范围，避免盲目收集无关数据。

2、选择合适的工具和技术：根据数据源的特点和采集需求，选择高效、稳定的数据采集工具和技术，使用网络爬虫进行网页数据采集时，可以选择支持多线程、异步传输的工具来提高采集速度。

3、优化数据存储结构：数据的存储结构对数据采集的效率有很大影响，通过优化存储结构，可以加快数据的读写速度，从而提高采集效率。

4、利用公共数据源和数据采集服务：利用政府机构、企业或第三方平台提供的公共数据源，以及专业的数据采集服务，可以快速获取所需数据，减少自行采集的工作量。

如何提升大数据采集技术的效率与精度？

5、自动化和智能化：引入人工智能技术，如自然语言处理（NLP）和机器学习算法，可以自动化地识别、分类和整理数据，显著提高数据采集的效率和准确性。

二、提升精度

1、数据预处理：对采集到的数据进行清洗和预处理，包括去除噪声、填补缺失值、异常值检测等，以提高数据的质量。

2、特征选择和提取：从原始数据中选择最有信息量的特征，并进行特征提取，以减少模型训练的复杂度并提高预测精度。

3、使用可靠的统计方法和模型：根据数据的类型和分析目标，选择合适的统计方法和机器学习模型，了解不同方法的优缺点，避免滥用某种方法或过度拟合数据。

4、交叉验证和模型评估：对于预测性建模任务，使用交叉验证技术来评估模型的性能，确保模型具有良好的泛化能力。

5、持续学习和改进：数据分析是一个动态的过程，需要不断学习和改进，通过参加培训课程、阅读行业报告、参与研讨会等方式，了解最新的分析方法和工具，不断提升自己的技能和知识。

提升大数据采集技术的效率与精度需要综合考虑多个方面，包括明确目标、选择合适的工具和技术、优化存储结构、利用公共资源和服务、实现自动化和智能化以及进行数据预处理和特征选择等，还需要不断学习和改进自己的技能和知识，以适应不断变化的技术环境和业务需求。